面對 DeepSeek 的崛起，「AI 六小虎」的光芒似乎黯淡不少，DeepSeek 成為了不可避免的比較對象。為了應對日益增加的壓力，這些業者紛紛調整策略，力圖鞏固自身地位並保持競爭力。
Kimi 明顯退出了激烈的投資驅動使用者獲取戰，將舞台讓給了更大的科技集團，轉而重新聚焦於基礎技術研究。 Jueyue Xingchen 一直在努力推出一系列多模態大型模型，並加強與產業夥伴的合作。百川選擇了戰略性撤退，放棄金融應用，轉而專注於醫療領域，並停止了通用大型模型的訓練。另一方面，智譜正在加緊專注於 Agent 技術，並與政府機構結盟，使其成為國內南北地區備受追捧的資產。
MiniMax 則是一個獨特的案例，從一開始就規劃了一條與眾不同的道路。在通用大型模型的領域中，MiniMax 堅持「模型產品整合」的理念，確保所有基礎模型直接服務於特定的產品應用。儘管 Kimi 主要瞄準國內市場，但 MiniMax 在戰略上優先考慮海外擴張。在不斷追求使用者留存、成長和貨幣化的過程中，據報導，MiniMax 從其廣受歡迎的海外產品「Talkie」中產生了令人印象深刻的 7,000 萬美元的年度收入。
「一個卓越的模型可以帶來一個卓越的應用，但一個卓越的應用和更多的使用者不一定能帶來一個卓越的模型。」這句話概括了 MiniMax 的核心信念。
儘管闫俊杰早在 DeepSeek 聲名鵲起之前就認識到技術投資的重要性，但 MiniMax 仍面臨著重大的不確定性。這些不確定性包括駕馭動盪的海外市場格局，以及應對來自國內科技巨頭的激烈競爭。此外，它最初對 B 端（企業對企業）市場的缺乏關注，也需要立即加以重視。
截至今年，除了智譜之外，AI 小虎似乎都遇到了難以獲得進一步資金的挑戰。 MiniMax 對模型開發、產品創新和貨幣化的重新重視，能否使其突破競爭格局？
從模型產品整合到分離
MiniMax 的模型從根本上與其他模型不同。
根據官方文件，MiniMax-01 系列模型偏離了傳統的 Transformer 架構，率先大規模實施了線性注意力機制。為了說明這個概念，可以將傳統的 Transformer 視為一種「蠻力」方法，類似於逐字逐句地閱讀文本並仔細做筆記。相反，線性注意力採用了一種更有效率的方法，類似於小組討論，最終達成共識。
本質上，MiniMax 的「底層創新」在於修改大型模型的基本架構。這種轉變，類似於從公共汽車升級到輕軌系統，顯著提高了效率並降低了成本。
在很長一段時間裡，MiniMax 提倡「模型產品整合」的概念，強調模型應該被設計為服務於特定的應用。在實務上，每個 MiniMax 模型都與相應的 AI 應用產品配對。例如，文本模型為 MiniMax 助手提供動力，視訊模型驅動海螺 AI，而星野和 Talkie 則代表了全面的技術展示。
這種技術到產品的邏輯，從 MiniMax 多模態方法的早期階段就已經很明顯。產業專家認為，MiniMax 在識別可行的應用場景方面表現出色，使文本到圖像、文本到視訊和語音等單項技術能夠有效地貢獻於 C 端（面向消費者）應用，從而帶來巨大的商業成功。
「雖然 MiniMax 的收入可能無法與以 B 端為重點的智譜的規模相提並論，但其品質更高，並且正面的使用者回饋將推動穩定成長，」一位產業內部人士表示。
根據闫俊杰的說法，戰略轉變發生在去年三月或四月左右。當時，他重新評估了使用者與技術之間的關係，得出的結論是，「智慧水平的提高，並不那麼依賴於大量的使用者。」
闫俊杰在一次採訪中表示：「我們非常清楚，我們是一家技術驅動型公司。這不僅僅是一個口號，但本質上，當出現衝突時，誰擁有最終決定權。」這突顯了公司對技術的堅定承諾。
因此，模型產品整合方法被放棄。技術和產品被分離，技術側重於不斷提高上限，而產品側重於更好地滿足使用者需求。
在某種程度上，闫俊杰拒絕了當前使用投資驅動型行銷來推動增長的 AI 應用邏輯。據了解，MiniMax 也專注於在海外推廣 Talkie 和海螺 AI。根據 DataEye 的數據，星野一度成為去年 11 月和 12 月 AI App 廣告素材每日列表中的第一名，與前期相比，素材數量增加了數倍。
繼 DeepSeek 之後，MiniMax 發布並開源了 MiniMax-01 系列模型，其中包括兩個模型：基礎語言模型 MiniMax-Text-01 和視覺多模態模型 MiniMax-VL-01。此外，它還在技術方向上押注於長上下文和 Agent 技術。
海螺 AI，冉冉升起的新星
在產品方面，MiniMax 採取了兩項行動。首先是實施重點策略，並統一對外輸出的品牌形象。最著名的「海螺」被保留用於視訊生成業務，而最初的 AI 助手「海螺 AI」被重新命名為 MiniMax。
另一個新趨勢也與 AI 視訊有關。有報導稱，MiniMax 將收購深圳 AI 視訊生成新創公司鹿影科技，雙方目前已敲定收購意向。據報導，這家新創公司的核心產品是 YoYo，一個二維動畫 AI 視訊生成平台。 MiniMax 的收購可能是為了進一步擴大使用者群，從電影和電視創作者和 AI 創作者到二維社群。
所有跡象表明，繼星野和 Talkie 之後，海螺 AI 視訊產品已成為 MiniMax 的新王牌。
這樣做的原因可能與去年底的下架行為有關。根據點點數據的數據，Talkie 於 2024 年 12 月 14 日從美國 App Store 中移除，並且已於 11 月 30 日從日本 App Store 中移除。
截至發稿時，當我們在美國 App Store 中搜尋「Talkie」時，我們只找到了「Talkie Lab」，而沒有找到真正的應用程式。然而，根據 App Annie 的數據，Talkie 應用程式仍在產生新的下載和付款費用。
目前，MiniMax 的主要收入來自 Talkie 和星野，即兩個主要產品的廣告和儲值訂閱費用。 App Annie 的數據顯示，從 2023 年 4 月 1 日到 2025 年 3 月底，Talkie 的 App Store 總收入為 321.8 萬美元（約合人民幣 2,351.9 萬元）；從 2023 年 9 月到 2025 年 3 月底，星野（僅在中國推出）的總收入為 244,000 美元（約合人民幣 178,000 元）。
再加上廣告收入，Talkie 對 MiniMax 的重要性是不言而喻的。光子星球透過整理數據發現，Talkie 在 App Store 上下載量排名前五的國家分別是美國 (28%)、德國 (6%)、英國 (5%)、加拿大 (3%) 和澳大利亞 (2%)。
在正常情況下，我們認為下載量比例較大的國家自然應該貢獻更多的收入。根據上圖，這意味著其他 56% 的地區應該產生大致相同比例的收入。但事實恰恰相反。僅產生 28% 應用程式下載量的美國，最終貢獻了 68% 的收入。數據顯示，越發達的國家和地區，付費意願越強。這解釋了 MiniMax 為何如此重視美國市場，以及為何在下架後發起了瘋狂的投資活動。
AI 伴侶產品和中國海外公司被貼上了兩個標籤，這加劇了 Talkie 的風險等級。要么会被舆论下架，要么会成为中美博弈的牺牲品。
為了防止這種情況發生，MiniMax 將寶押在了海螺 AI 視訊上，這種視訊風險較小，並且與生產力掛鉤。
從目前的情況來看，海螺 AI 視訊的市場回饋是正面的，並且它的成長勢頭非常迅速。 App Annie 顯示，海螺 AI 於今年 2 月 19 日在全球 App Store 上逐步推出。截至 4 月 1 日，在短短四十二天內，其全球總下載量達到 386,000 次，App Store 總收入為 29,000 美元，其潛力不容小覷。
迎接 B 端客戶的挑戰？
至此，MiniMax 已經形成了 Talkie、星野和海螺 AI 的產品矩陣，其來自全球化和 C 端 AI 應用程式的收入仍然有機會實現穩定成長。在這種情況下，其 B 端業務的缺點變得越來越明顯。
在動盪時期，MiniMax 的 To B 業務正在經歷人員和業務的雙重考驗。
智慧湧現新聞稱，MiniMax 共同創辦人兼副總裁魏偉已離職。他此前主要負責 To B 方向的商業化，並曾在騰訊雲和百度智慧雲擔任重要職務。
相關人士告訴我們，MiniMax 的企業業務基本上是一種自然流量模型。客戶來詢問並完成。它不會主動培養龐大的 To B 銷售團隊，而主要銷售 API 模型來達成交易。
另一位與 MiniMax 企業業務聯繫過的客戶，曾在接受我們採訪時委婉地指出，沉迷於技術的 MiniMax 散發著理工科男的氣質，有時似乎缺少一點「EQ」。
在 DeepSeek 之前，產業客戶高度認可 MiniMax 的語音大型模型能力。其中，AI 玩具製造商 Haivivi BubblePal、閱文起點有聲讀物和高途教育都是其客戶，主要應用場景包括 AI 對話、AI 教學和 AI 講故事。
在 DeepSeek 之後，MiniMax 將注意力轉向智慧體和智慧硬體領域，並與智慧家居、穿戴式設備、智慧座艙以及許多其他智慧硬體公司共同宣布成立「MiniMax 智慧硬體產業創新聯盟」。
從以上內容不難看出，MiniMax 在 B 端業務中的風格趨向於輕量交付。優點是週期短，風險小，但這間接扼殺了它在 B 端領域紮根的可能性。 B 端大型模型一直是難以破解的「硬骨頭」。每個細分產業都像一棵錯綜複雜的樹，根系盤根錯節。你挖得越深，就越困難。智譜依靠大學資源，不僅做信創，而且做全套解決方案來吸引高客戶價格的客戶，才能勉強擠進雲廠商的行列。
不僅僅是 MiniMax，許多 AI 公司也透過聯盟來鎖定生態地位。然而，這種聯盟形式是不穩定的，並且大多呈現一種相互平台的關係。合作公司使用它並離開。如果它不侵犯他們的利益，他們很樂意再背書幾次。最終，雙方合作的深度可以決定紮根產業的效果。
企業 B 端業務通常不像技術那麼直接。它充滿了博弈和權衡。想要破解 To B 硬骨頭的 MiniMax，需要一點決心和時間來沉澱。